基于观影状态感知的异构互动文本防剧透处理方法、装置与流程

本公开涉及多媒体数据处理领域，尤其涉及基于观影状态感知的异构互动文本防剧透处理方法、装置。

背景技术：

1、在线视频流媒体平台普遍以弹幕、评论作为核心互动文本载体，二者能够有效提升平台用户活跃度、增强用户观看粘性。针对悬疑、推理、剧情反转类影视内容，大量已完成观影的用户会在弹幕、评论中提前披露核心剧情走向、关键人物身份、剧情反转节点、角色结局等信息，该类信息统称为剧透文本。剧透内容会严重破坏初次观影用户的剧情新鲜感，大幅降低视频沉浸式观看体验，因此流媒体平台均需配套防剧透内容治理方案。

2、当前行业主流内容安全治理手段，主要依托静态敏感词匹配、轻量化通用文本分类模型实现文本风险识别，核心用于拦截低俗、谩骂、违规敏感类文本，该类方案适配无上下文关联的通用违规内容过滤场景，但针对剧透场景存在天然适配缺陷，识别出剧透文本后，统一采用整条弹幕/评论删除、全文掩码隐藏的一刀切处理逻辑，该方式对碎片化短弹幕具备一定可行性，但长篇评论通常包含大量用户主观观后感、剧情细节分析、正向讨论内容，仅局部片段存在剧透信息时，整条删除会一并清除具备讨论价值的优质社区内容，长期损耗平台内容生态，引发用户反感。

3、现有技术统一使用同一套nlp分类模型处理，若选用轻量化模型，无法识别长评论中隐晦、多上下文嵌套的隐性剧透语义，漏报率极高；若选用大参数量深度语义模型，高并发弹幕推理会占用大量算力，引发视频播放卡顿、弹幕加载断层，无法满足实时播放要求。

4、现有技术仅提供完全屏蔽/完全展示，两种二元状态，无中间过渡交互形态。一刷用户无自主查看剧透内容的渠道，若自身不介意提前知晓剧情，也无法解除屏蔽；二刷用户无法直观区分评论内剧透片段，阅读长评时难以快速定位关键剧情讨论段落，平台未提供差异化、可交互的分层渲染方案，用户体验灵活性不足。

技术实现思路

1、本公开提供了一种基于观影状态感知的异构互动文本防剧透处理方法、装置，解决了传统方案对剧透内容一刀切删除、掩码隐藏导致社区优质长评论讨论资产损耗，高并发弹幕低延迟需求与长文本深度语义分析算力冲突、卡顿漏报，误拦截以及无效剧透屏蔽与漏识别，无法适配不同观影阶段用户个性化防剧透需求，仅依赖关键词匹配、难以识别隐晦嵌套语义剧透的识别精度的技术问题。

2、根据本公开的第一方面，提供了一种基于观影状态感知的异构互动文本防剧透处理方法。该方法包括：获取目标用户的视频播放请求对应的目标视频的剧情特征信息，所述剧情特征信息包含剧透实体及其对应的时空激活标签；

3、根据所述时空激活标签加载所述目标视频的互动文本并进行剧透检测标注；

4、根据目标用户的当前观影状态，对标注为剧透的互动文本与非剧透的互动文本执行差异化渲染。

5、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取目标用户的视频播放请求对应的目标视频的剧情特征信息之后，所述方法还包括：

6、获取所述目标用户针对所述目标视频的历史播放记录，基于所述历史播放记录判断所述目标用户是否观看过所述目标视频，所述历史播放记录包括所述目标用户的历史最大观看进度；

7、若是，则根据所述视频播放请求获取当前播放进度位置，并判断所述目标用户的历史最大观看进度是否已达到或超过所述目标视频的当前播放进度位置；

8、若所述目标用户的历史最大观看进度已达到或超过所述目标视频的当前播放进度位置，

9、则判定所述当前观影状态为重复观影状态；

10、否则，判定所述当前观影状态为初次观影状态。

11、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取目标用户的视频播放请求对应的目标视频的剧情特征信息包括：

12、获取目标用户的视频播放请求对应的目标视频的结构化元数据，提取所述结构化元数据中的剧透实体，所述剧透实体为表征所述目标视频中关键剧情信息的语义单元；

13、提取各所述剧透实体在所述目标视频中的内容进度位置信息，将所述内容进度位置信息绑定为各所述剧透实体对应的时空激活标签。

14、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述进行剧透检测标注包括：

15、获取待处理的互动文本，根据所述互动文本的数据来源路径和/或数据类型标识，判断所述互动文本的文本类型；

16、若所述互动文本为弹幕文本，则基于所述目标视频的当前播放进度与所述时空激活标签进行匹配，对匹配命中的弹幕文本添加拦截标记；

17、若所述互动文本为长评论文本，则基于预训练的语义分析模型对所述长评论文本进行语义分析，若存在剧透片段，则对所述剧透片段注入自定义控制标签。

18、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述时空激活标签包括所述剧透实体在所述目标视频中的内容进度位置信息；

19、所述基于所述目标视频的当前播放进度与所述时空激活标签进行匹配包括：

20、获取所述目标视频的当前播放进度；

21、仅当所述当前播放进度早于所述剧透实体在所述目标视频中的内容进度位置信息时，匹配命中。

22、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述基于预训练的语义分析模型对所述长评论文本进行语义分析，若存在剧透片段，则对所述剧透片段注入自定义控制标签包括：

23、将所述长评论文本发送至消息队列进行异步缓冲，并从所述消息队列中异步获取所述长评论文本；

24、将所述剧情特征信息和所述长评论文本输入预训练的语义分析模型，基于结构化提示词，识别所述长评论文本中是否存在与所述剧情特征信息匹配的剧透片段；

25、若存在所述剧透片段，则对所述剧透片段注入所述自定义控制标签，输出带有所述自定义控制标签的结构化互动文本。

26、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据目标用户的当前观影状态，对所述互动文本执行差异化渲染包括：

27、若所述互动文本为弹幕文本且所述当前观影状态为所述初次观影状态，则对所述弹幕文本进行拦截；

28、若所述互动文本为长评论文本且所述当前观影状态为所述初次观影状态，则对所述自定义控制标签对应的剧透区域施加视觉遮挡；

29、若所述互动文本为弹幕文本且所述当前观影状态为所述重复观影状态，则控制所述弹幕文本正常显示；

30、若所述互动文本为长评论文本且所述当前观影状态为所述重复观影状态，则对所述自定义控制标签对应的剧透区域取消视觉遮挡。

31、根据本公开的第二方面，提供了一种基于观影状态感知的异构互动文本防剧透处理装置。该装置包括：获取模块，用于获取目标用户的视频播放请求对应的目标视频的剧情特征信息，所述剧情特征信息包含剧透实体及其对应的时空激活标签；

32、加载模块，用于根据所述时空激活标签加载所述目标视频的互动文本并进行剧透检测标注；

33、渲染模块，用于根据目标用户的当前观影状态，对标注为剧透的互动文本与非剧透的互动文本执行差异化渲染。

34、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。

35、根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本公开的第一方面和/或第二方面的方法。

36、在本公开中，获取目标用户的视频播放请求对应的目标视频的剧情特征信息，所述剧情特征信息包含剧透实体及其对应的时空激活标签；根据所述时空激活标签加载所述目标视频的互动文本并进行剧透检测标注；根据目标用户的当前观影状态，对标注为剧透的互动文本与非剧透的互动文本执行差异化渲染，保证弹幕端到端处理耗时无播放卡顿、弹幕断层的前提下，提升长文本隐晦剧透语义识别准确率，降低误拦截与过度干预概率，将剧透查看权交还用户，兼顾初次观影者剧情沉浸感与重复观影用户上帝视角围观互动体验，提高用户观看体验。

37、应当理解， 技术实现要素： 部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。